多様化する顧客ニーズへの対応が求められる昨今、データベースを活用したマーケティングに取り組む企業が増えています。本記事では、データベースマーケティングの目的・メリットのほか、基本的な進め方や代表的な分析手法について解説します。

データベースマーケティングの目的・重要性

まずは、データベースマーケティングがどのようなものか見ていきましょう。

データベースマーケティングとは

データベースマーケティングとは、顧客の属性情報や購買履歴、アンケート結果などの様々なデータを蓄積・分析し、マーケティング施策に活用する手法です。データベース化した顧客情報を特性・嗜好などで分類し、セグメント別にアプローチをします。

顧客のニーズが多様化している昨今、画一的なアプローチで新規顧客獲得を目指すマスマーケティングは通用しにくい状況となっています。

そのため、マーケティング対象を細分化してアプローチすることの重要性が増しており、実現には顧客情報のデータベース化・分析が不可欠です。

データベースマーケティングでは、過去に接触のあった顧客のデータを主に取り扱い、既存顧客との関係性維持・向上を目的としています。

現在では、BtoC・BtoBに関わらず多くの企業がデータベースマーケティングに取り組み、商品開発やプロモーション、営業活動の効率化に役立てています。

CRMとの違い

データベースマーケティングはCRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）と混同されやすいですが、似て非なるものです。

CRMは、顧客一人ひとりの属性・購買履歴に基づいてアプローチを最適化する手法を指し、One to Oneマーケティングを実現します。それにより、顧客満足度やロイヤリティの向上を図ります。

一方、データベースマーケティングでは、まず顧客を属性・ニーズなどでグルーピング（セグメント化）したうえでセグメント別にアプローチを検討します。CRMのように施策をパーソナライズ化するわけではありません。

どちらも、データベースに基づいて施策を展開し、顧客との良好な関係性構築を目指す手法ですが、マーケティング対象（ターゲットの範囲）が異なります。

CRMについて詳しく知りたい場合は、以下の記事を参考にしてください。
CRMでCX・顧客満足度を向上｜シームレスな顧客体験を提供しよう

データベースマーケティングの効果・メリット

データベースマーケティングに取り組むと、以下の効果・メリットが期待できます。

業務効率の向上／コスト削減

顧客情報の管理をExcelなどで行っている場合、データの統合・分析には多くのマンパワーを要します。

データベースマーケティングでは、顧客情報をCRMシステムなどのプラットフォームで一元管理するため、データ管理の工数を削減できます。また、すでに属性や行動特性をある程度把握している顧客をターゲットとすることで、不要なアプローチを減らすことが可能です。

さらに、データベースを活用すれば、問い合わせや購入実績のある顧客にダイレクトメールを自動配信するなど、アプローチの自動化も実現できます。

データ管理や施策の効率化・自動化は、人的コストの削減にも寄与します。

営業・販促活動の精度向上

データベースマーケティングでは、過去に自社と何らかの接点があった顧客を対象とします。現時点の検討状況はどうであれ、既存顧客はもともと自社の商品・サービスのユーザーであったり、興味を持っていたりするケースがほとんどです。

そのため、データを元に適切にアプローチをすれば、ゼロから新規顧客を開拓するより確度の高い営業・販促活動を行うことができます。顧客とのタッチポイントを増やし、顧客にまつわる情報を多く蓄積すれば、データ精度はさらに向上します。

データ起点でターゲットを明確化し、効率的に施策の網を張ることができるため、機会損失を防ぎながら受注数の向上が期待できます。

顧客との関係性強化

新規顧客の獲得が難しい市場環境では、既存顧客との良好な関係性をいかに構築・維持するかが成否を分けるポイントとなります。

しかし、アナログ的なデータ管理・アプローチを行っている企業では、何ごとも担当者の経験値やスキルに依存しやすく、顧客との関係性構築も属人化してしまいます。担当者によって対応の質にバラつきがあると、顧客との強固な関係性構築は困難です。

その点、データベースマーケティングでは、社内の関係者全員で同じ顧客データを共有します。一元管理されたデータを元に、誰もがタイムリーで適切なアプローチを一定のクオリティで展開することができるため、顧客とポジティブな関係を構築しやすくなります。

LTV向上

顧客との関係性を強化して優良顧客として囲い込むことができれば、リピート購入やアップセル・クロスセルの可能性が高まり、LTV（ライフタイムバリュー：顧客生涯価値）の向上につながります。

また、データベースの充実化を図りながら顧客接点を長期的に維持することで、LTVを最大化することが可能です。

こちらの記事も参考にしてください。
クロスセルで顧客単価と顧客満足度を上げる方法｜成功させるための3ステップ
アップセル戦略で売上アップ！顧客単価を上げるコツ・営業活動の注意点

データベースマーケティングの実施フローと分析手法

では、データベースマーケティングはどのように進めればよいでしょうか。基本的な流れと実施のポイントを見ていきましょう。

顧客データの収集・蓄積

データベースマーケティングの第一歩は、顧客情報の収集です。集めるデータの一例を以下に挙げます。

●顧客属性（氏名・年齢・職業・連絡先など）
●購買データ（購入商品・購入日・購入金額など）
●行動データ（Webサイトの閲覧データなど）
●定性データ（顧客の行動心理や商品・サービスの感想など）

顧客属性は、氏名・年齢・住所といった顧客にまつわる基本情報です。顧客属性には、一生を通じて基本的に変わらない「静的属性」と、変化する可能性がある「動的属性」があり、それぞれ以下のものがあります。

●静的属性：氏名・生年月日・出身地など
●動的属性：職業・趣味・嗜好・価値観・居住地など

法人営業の場合は、以下のような企業情報が顧客属性となります。

●業種・業界
●資本金・売上推移・従業員数・拠点数
●組織体制
●自社との取引実績
●自社との取引部門・意思決定者

顧客の基本情報は、過去の取引履歴や電話・メールのほか、以下のような方法でも収集可能です。

●Webサイトの会員登録フォーム
●Googleアナリティクスの解析
●Webアンケート

自社商品に対する印象や顧客のビジネス課題・ニーズなど、定性的なデータを取得するにはWebアンケートが効果的です。

収集したデータは、顧客管理・分析機能などが備わった以下のようなプラットフォームで蓄積・管理するのがおすすめです。

●CRM
●SFA（営業支援ツール）
●名刺管理ツール
●MA（マーケティングオートメーション）
●BI（ビジネスインテリジェンス）

顧客データの分析・セグメント分類

次に、収集した顧客データを分析し、同じ共通点をもつグループ（セグメント）に分類していきます。

ここでは、代表的な分析手法を3つご紹介します。

＜クラスター分析＞
顧客を嗜好や行動パターンなどで分類する統計的な解析方法です。大きな集団の中から“似たもの同士”をグルーピングするもので、分析手法は「階層的手法」と「非階層的手法」に大別されます。顧客を基本属性だけで切り分けるより、一歩踏み込んだターゲット分類が可能になります。

＜デシル分析＞
購入履歴データを元に、顧客を購入金額の高い順に10等分し、各グループの売上構成比などを分析する手法です。売上構成比が高い優良顧客が判明し、マーケティング施策の優先順位も明確になります。

＜RFM分析＞
RFM分析は、「直近の購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「累計購入金額（Monetary）」の3つの指標を用いた分析手法です。指標ごとに顧客をいくつかのグループに分類・ランク分けするもので、優良顧客や休眠顧客、新規顧客などを可視化することができます。

施策立案・実施

顧客データの分析結果を元に、各セグメントに適したアプローチを検討・実施します。
施策の一例を以下に挙げます。

●購入頻度が高い優良顧客層に上位商品の特別割引キャンペーンを展開する
●休眠顧客にダイレクトメールやクーポンを配信する
●新規顧客を無料セミナーに招待する／期間限定サービスを提示する

セグメント特性に応じた施策をタイムリーに講じることで、顧客ロイヤリティや購買意欲を高めることができ、アップセル・クロスセルや再購入につながります。

顧客分析については、以下の記事も参考にしてください。
会員データの有効活用｜データ収集の目的とその活用方法とは
顧客分析に効果的なフレームワーク5選｜RFM分析等の活用方法を紹介

データベースマーケティングで施策の精度を高めよう

プロモーションや営業活動の効果を高めるには、顧客属性や行動特性を把握し、高精度のターゲティングを行うことが先決です。データベースマーケティングを実践すれば、様々な切り口で顧客を分類することができ、優先的にアプローチすべきターゲット層を見極めやすくなります。

顧客データの活用に課題を感じている場合は、CRMやMAなどのツールを用いてデータベースマーケティングを推進してみてはいかがでしょうか。

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